Data Lake Vs Data Warehousing: Perbedaan Utama yang Harus Anda Ketahui
Diterbitkan: 2023-04-06Data telah menjadi bagian yang sangat krusial bagi setiap perusahaan. Data memiliki beberapa bahan terkait untuk mendapatkan nilai terbesarnya, seperti mengumpulkan volume data yang ekstensif, memproses, menganalisis, dan menyimpannya. Karena sebuah organisasi membutuhkan banyak data, menyimpannya dengan benar adalah tugas yang signifikan. Danau data dan gudang data adalah dua model penyimpanan data terkenal yang telah terbukti bermanfaat bagi organisasi yang menggunakan metodologi ini.
Kedua model penyimpanan data terutama digunakan untuk menyimpan Big Data. Terkadang sebuah organisasi menggunakan data lake dan data warehousing secara bersamaan jika diperlukan. Namun, kedua teknik tersebut sangat berbeda satu sama lain, dan dikembangkan dengan tujuan yang berbeda. Danau data dan gudang data berbeda dalam struktur dan kemampuan untuk menyimpan data.
Mari selami pemahaman kedua model penyimpanan data ini dan perbedaan utama antara data lake dan gudang data .
Daftar isi
Apa itu Gudang Data?
Gudang data adalah jenis sistem manajemen data yang memiliki kemampuan untuk mendukung pengejaran Business Intelligence (BI), terutama analitik data. Gudang data berisi banyak data historis dan bermaksud melakukan kueri untuk melakukan proses analisis data. Gudang data sebagai model penyimpanan diharapkan mencapai tingkat pertumbuhan 22,56% pada tahun 2026. Ini adalah tiga kali ukuran pasar pada tahun 2021 yaitu $4,7 miliar.
Teknik pergudangan data sebagian besar digunakan oleh organisasi ukuran menengah dan besar. Ini adalah teknik yang nyaman untuk berbagi data penting di berbagai departemen dalam suatu organisasi melalui database. Gudang data secara teratur menarik data dan umumnya bersumber dari berbagai tempat.
Gudang data adalah cara yang bagus untuk menyalurkan dan menggabungkan data dalam jumlah besar. Ini terutama menyimpan informasi tentang pelanggan, produk, layanan, pesanan, inventaris, dll.
Apa itu Danau Data?
Danau data adalah repositori penyimpanan pusat yang menyimpan data besar dalam format mentah. Data lake memiliki kemampuan untuk menyimpan data yang tidak terstruktur, semi-terstruktur, dan terstruktur, dan ketentuan ini menawarkan fleksibilitas jenis penyimpanan kepada pengguna. Danau data merupakan keuntungan bagi organisasi karena ukuran pasar Danau data global diperkirakan akan mencapai tingkat pertumbuhan 20,6% pada tahun 2027, menyiratkan penerapan pasarnya yang cepat.
Data Lake menggunakan metadata dan pengidentifikasi saat menyimpan data, di mana tag metadata memungkinkan data lake mengambil data dengan cepat. Sebuah cluster terutama menulis konfigurasi kumpulan data perangkat keras dengan lebih banyak skalabilitas. Jadi sistem data lake membuang data ke ruang penyimpanan jika diperlukan nanti.
Namun, data lake tidak segera menganalisis atau memproses data. Ini adalah metode penyimpanan cepat yang umumnya digunakan oleh para ilmuwan data.
Perbedaan Antara Gudang Data dan Data Lake
Gudang data vs danau data adalah kata kunci dalam industri TI saat ini. Ini adalah dua mode penyimpanan dan pemrosesan data besar yang paling populer, tetapi keduanya memiliki perbedaan tertentu. Perbedaan antara data lake dan data warehouse dapat dinyatakan sebagai berikut:
| Dasar | Danau data | Gudang data |
| Penyimpanan | Jenis data apa pun dapat disimpan di data lake kami terlepas dari struktur atau sumbernya. Ini berurusan dengan data mentah dan mengubahnya hanya jika diperlukan. | Gudang data berurusan dengan data yang terdiri dari metrik kuantitatif dan telah ditarik dari sumber transaksional. Data diubah secara berkala. |
| Sejarah | Metodologi penyimpanan data lake menggunakan big data dan merupakan konsep yang relatif baru. | Gudang data telah lazim selama bertahun-tahun, tidak seperti data besar. |
| Pengambilan data | Ini memiliki kemampuan untuk menangkap data terstruktur, semi-terstruktur dan tidak terstruktur dalam format aslinya. | Itu hanya menangkap data struktur dan merampingkannya untuk tujuan pergudangan. |
| Garis waktu data | Sebuah danau data menyimpan semua data, apakah itu diperlukan saat ini atau mungkin diperlukan di masa mendatang. Data lake menyimpan data secara permanen untuk digunakan dalam analisis. | Gudang data menghemat banyak waktu untuk memproses dan menganalisis berbagai sumber data dan memutuskan apa yang akan disimpan. |
| Pengguna | Terbaik untuk pengguna yang melakukan analisis mendalam. Misalnya, ilmuwan data, ahli statistik, insinyur, dll. | Terbaik untuk pengguna operasional. Misalnya, pengusaha, pemilik bisnis, pemangku kepentingan, dll. |
| Biaya | Danau data relatif lebih murah dalam hal penyimpanan data menggunakan metodologi ini. | Gudang data relatif mahal dan menghabiskan lebih banyak waktu untuk menyimpan data. |
| Tugas | Ini memungkinkan pengguna untuk mengakses data bahkan sebelum membersihkan, mengubah, dan menyusunnya. | Ini memungkinkan pengguna untuk mendapatkan wawasan tentang pertanyaan yang telah ditentukan sebelumnya untuk tipe data yang telah ditentukan sebelumnya. |
| Waktu pengerjaan | Ini menghasilkan hasil yang lebih cepat dan memiliki waktu pemrosesan yang lebih sedikit. | Gudang data membutuhkan lebih banyak waktu pemrosesan, terutama ketika ada perubahan di dalamnya. |
| Kekurangan | Terkadang, bentuk data mentah bisa sangat sulit untuk dipahami. Oleh karena itu, tidak ada penyederhanaan langsung yang menjadi keluhan terhadap data lake. | Kelemahan utama gudang data adalah kesulitan yang dihadapi saat mencoba membuat perubahan di dalamnya. |
| Pengolahan data | Danau data menggunakan ELT (Extract Load Transform). | Gudang data menggunakan bentuk tradisional ELT (Extract Load Transform). |
Alat Danau Data
Berikut adalah daftar alat data lake yang paling banyak digunakan:
Penyimpanan Danau Data Azure
Alat data lake yang populer digunakan ini membantu menciptakan ruang penyimpanan data tunggal dan terpadu. Alat Azure Data Lake bermanfaat karena menyediakan autentikasi data yang akurat bersama dengan fasilitas canggih dan aman. Data dapat ditransfer ke database tertentu untuk mengirim informasi hanya ke departemen atau individu yang dituju. Alat ini paling baik untuk sejumlah besar kueri.
Pelajari kursus ilmu data online dari Universitas top Dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.
Formasi Danau AWS
Dengan bantuan alat ini, sangat mudah untuk menyiapkan data lake. Layanan pembelajaran mesin berbasis AWS menawarkan fungsi analisis yang konsisten. Itu dapat dengan mudah mengidentifikasi riwayat akses data dengan bantuan database yang membantu mencari semuanya dengan mudah.
Qubol
Qubole adalah alat data lake format terbuka yang dapat diakses secara luas dan memiliki standar terbuka. Keuntungan utama alat ini adalah ia menawarkan layanan dan aktivitas analitik ad hoc. Itu melakukan fungsi menggabungkan pipa data yang penting untuk mendapatkan wawasan waktu nyata.
Informasi Danau Data
Alat ini memiliki kemampuan untuk menarik dan mengumpulkan data dari berbagai sumber dan memprosesnya segera untuk mengambil informasi yang berharga dan bermakna. Sistem penyimpanan data ini tidak memungkinkan data basah kuyup, dan ini adalah keuntungan paling menonjol yang ditawarkan alat ini.
Danau Data Cerdas
Alat Data Lake ini berbasis Hadoop. Ini memastikan bahwa penggunaan tidak harus sangat teknis karena tidak memerlukan pengkodean dalam jumlah besar untuk mendapatkan hasil. Ini menjalankan kueri pada data skala besar dan membantu konsumen mendapatkan nilai maksimum.
Jelajahi Kursus Ilmu Data Populer kami
| Program Pascasarjana Eksekutif dalam Ilmu Data dari IIITB | Program Sertifikat Profesional dalam Ilmu Data untuk Pengambilan Keputusan Bisnis | Master of Science dalam Ilmu Data dari University of Arizona |
| Program Sertifikat Lanjutan dalam Ilmu Data dari IIITB | Program Sertifikat Profesional dalam Ilmu Data dan Analisis Bisnis dari University of Maryland | Kursus Ilmu Data |
Alat Gudang Data
Alat gudang data peringkat teratas disebutkan sebagai berikut:
Amazon Pergeseran Merah
Ini adalah alat pergudangan data berbasis cloud yang hebat yang menawarkan analitik data cepat. Itu tidak memerlukan biaya operasional tambahan dan dapat menjalankan beberapa kueri bersamaan.
Microsoft Azure
Ini adalah alat gudang data berbasis simpul yang menawarkan fasilitas untuk memproses data dalam jumlah besar secara bersamaan. Ini membantu untuk mendapatkan dan menganalisis wawasan bisnis dengan lebih cepat dan akurat.
Lihatkursus ilmu data gratis kami untuk mendapatkan keunggulan dalam persaingan.
Google BigQuery
Alat pergudangan data terkenal ini terintegrasi dengan baik dengan TensorFlow dan Cloud ML, yang memungkinkannya membangun model canggih berdasarkan AI.
Kepingan salju
Alat ini menawarkan fungsi melakukan analitik data dari berbagai sumber terstruktur dan tidak terstruktur. Alat ini memiliki arsitektur tepat yang menawarkan fasilitas pemrosesan dan penyimpanan terpisah. Itu sebabnya sumber daya CPU dapat disesuaikan dengan aktivitas pengguna.
Baca Artikel Ilmu Data populer kami
| Jalur Karir Ilmu Data: Panduan Karir Komprehensif | Pertumbuhan Karir Ilmu Data: Masa Depan Pekerjaan ada di sini | Mengapa Ilmu Data Penting? 8 Cara Ilmu Data Membawa Nilai bagi Bisnis |
| Relevansi Ilmu Data untuk Manajer | Cheat Sheet Ilmu Data Utama Yang Harus Dimiliki Setiap Ilmuwan Data | 6 Alasan Teratas Mengapa Anda Harus Menjadi Ilmuwan Data |
| Sehari dalam Kehidupan Ilmuwan Data: Apa yang mereka lakukan? | Myth Busted: Data Science tidak membutuhkan Coding | Kecerdasan Bisnis vs Ilmu Data: Apa perbedaannya? |
Vertikal Fokus Mikro
Ini adalah alat pergudangan data berbasis SQL yang kompatibel dengan platform Cloud seperti AWS, Azure dll. Ini dirancang khusus dengan kemampuan analitik bawaan untuk fungsi deret waktu, aktivitas pembelajaran mesin, dan sebagainya.
Amazon DynamoDB
Alat ini dikenal memiliki format yang memungkinkan penskalaan data secara cepat. Itu dapat menskalakan kapasitas proses kuerinya hingga 10 atau 20 triliun permintaan setiap hari melalui petabyte data.
Mana yang Tepat Untuk Anda?
Model gudang data biasanya tentang potensi menelan data yang berguna dari RDBMS. Ini semua tentang fungsionalitas kinerja dan aplikasi BI. Sedangkan model data lake kurang restriktif dan memberikan kebebasan untuk bekerja berdasarkan skema.
Keterampilan Ilmu Data Teratas untuk Dipelajari
| Keterampilan Ilmu Data Teratas untuk Dipelajari | ||
| 1 | Kursus Analisis Data | Kursus Statistik Inferensial |
| 2 | Program Pengujian Hipotesis | Kursus Regresi Logistik |
| 3 | Kursus Regresi Linear | Aljabar Linier untuk Analisis |
Dengan demikian, perusahaan menganggap data lake lebih cocok untuk sistem penyimpanan mereka.
Jika Anda ingin mempelajari konsep mendetail tentang metodologi penyimpanan data, kami siap membantu Anda! Master of Science upGrad dalam Ilmu Data akan mencerahkan Anda tentang ilmu data dan semua konsep terkait, termasuk danau data dan gudang data.
Dengan mentor dan modul terbaik yang ditawarkan upGrad , kursus ini dilengkapi dengan baik untuk memberikan pemahaman tentang konsep data warehouse vs data lake kepada para pembelajarnya. Ini memungkinkan pelajar untuk memilih metodologi penyimpanan data yang tepat untuk organisasi mereka.
T. Apa itu data lake?
Danau data mengacu pada gudang terpusat untuk semua jenis data- terstruktur, tidak terstruktur, atau semi-terstruktur. Gudang menyimpan data dalam bentuk aslinya untuk lebih memungkinkan organisasi memperoleh manfaat darinya dengan persyaratan mereka sendiri.
T. Apakah data lake dan data warehousing merupakan istilah yang dapat dipertukarkan?
Tidak, data lake dan pergudangan adalah dua pendekatan berbeda untuk menyimpan data besar untuk kemudian dianalisis, dievaluasi, dibersihkan, dan diproses untuk mendapatkan wawasan berharga bagi bisnis. Keduanya terdiri dari seperangkat alat yang berbeda untuk menyimpan data maksimum.
T. Dapatkah data lake menggantikan gudang data?
Danau data dan gudang bukanlah alternatif satu sama lain. Oleh karena itu, mengganti satu dengan yang lain tidak akan memberi Anda hasil yang serupa. Sementara beberapa teknologi yang ditawarkan di bawah masing-masing mungkin tumpang tindih, sebagian besar bantuan yang diberikan di bawah keduanya bervariasi.